Sistema web utilizando machine learning para mejorar la planificación de requerimientos de materiales de la producción en el sector industrial

Abstract

Esta investigación describe el desarrollo de un sistema web empleando machine learning para generar predicciones mediante un modelo basado en redes neuronales para la mejora en la planificación de los requerimientos de materiales para la producción, empleando la metodología UWE y el lenguaje de programación Python junto al framework Django para desarrollar el sistema. El objetivo del estudio fue determinar la influencia del sistema web para la mejora en la planificación de requerimientos de materiales, considerando el tiempo promedio de recolección para la planificación, el tiempo promedio de cálculo de materia, la precisión del pronóstico, el tiempo de entrenamiento y el uso de consumo de CPU y RAM. La investigación tuvo un estudio aplicado, un enfoque cuantitativo con un diseño pre experimental, teniendo como objeto de estudio a las órdenes de producción con una muestra de 47 empleando la ficha de observación para la medición de los indicadores. La utilización del sistema terminó influyendo de manera favorable, obteniendo una disminución del 94,87% en el tiempo promedio para la recolección de la planificación, 99,6% en la disminución del tiempo promedio para calcular la materia y una precisión del pronóstico positiva del 96.11%. Concluyendo que, el sistema web utilizando machine learning mejora la planificación de requerimientos de materiales para la producción.